মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের পেশাদার এবং পেশাদার উন্নত ব্যবহারকারীদের জন্য একটি নতুন, মাল্টিমোডাল (দৃষ্টি-ভাষা) মডেল এখন উপলব্ধ, যা তারা ওয়েবে গুগল আর্থের স্যাটেলাইট এবং এরিয়াল বেসম্যাপ চিত্রাবলী জুড়ে অনুসন্ধান করতে পারে। ম্যানুয়াল ভিজ্যুয়াল পরিদর্শনের বিপরীতে, যেখানে ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে পেতে কঠোর পরিশ্রমের সাথে মানচিত্রটি স্ক্যান করতে হয়, এই সরঞ্জামটি ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্য এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে এবং তাৎক্ষণিকভাবে মানচিত্রে তাদের সনাক্ত করে আবিষ্কারকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে।
নতুন চিত্র অনুসন্ধান বৈশিষ্ট্যটি কীভাবে ব্যবহার করবেন
আপনি চিত্র অনুসন্ধান টগল নির্বাচন করে অথবা সিস্টেমকে এটি চালু করতে বলার মাধ্যমে ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত আগ্রহের ক্ষেত্রের মধ্যে বা তার ভিতরে ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যগুলি (শুধুমাত্র মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে) অনুসন্ধান করতে পারেন — যেমন বহুভুজ, স্থানচিহ্ন, অঞ্চল (কাউন্টি, জিপকোড), অথবা আপনার বর্তমান ক্যামেরা ভিউ।
উদাহরণ প্রম্পটগুলির মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:
- [নির্বাচিত টগল করুন] "পূর্ব LA-তে খালি জমি খুঁজুন" (অথবা "আমার নির্বাচিত বহুভুজের মধ্যে")
- [টগল করে নির্বাচিত] "টেক্সাসের নদীতে শৈবালের ফুল খুঁজে বের করুন"
- [টগল করে নির্বাচিত] "আইডাহোর বোয়েসে সৌর ছাউনি সহ বৃহৎ বাণিজ্যিক পার্কিং লট খুঁজুন"
- "ছবি অনুসন্ধান ব্যবহার করে, সান ফ্রান্সিসকোতে হাইওয়ে এক্সিটের কাছাকাছি বড় পার্কিং লট খুঁজুন"
- "চিত্র অনুসন্ধান ব্যবহার করে, নিউ ইয়র্ক কাউন্টিতে দুর্যোগের লক্ষণ সহ মহাসড়কগুলি খুঁজুন"
ফলে আচরণ এবং অতিরিক্ত সীমাবদ্ধতা
চিত্র অনুসন্ধান অস্বাভাবিক দৃশ্য বা বস্তুর অনুসন্ধান দ্রুত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, নির্দিষ্ট তালিকার জন্য কোনও হাতিয়ার নয়।
- প্রাসঙ্গিকতার সীমা: সিস্টেমটি আপনার প্রশ্নের সর্বোচ্চ প্রাসঙ্গিকতার উপর ভিত্তি করে নির্বাচিত সর্বোচ্চ 30টি ফলাফল প্রদান করে।
- সেরা মিলের যুক্তি: মডেলটি নির্দিষ্ট এলাকার মধ্যে আপনার প্রশ্নের জন্য সেরা ভিজ্যুয়াল মিল খুঁজে বের করার চেষ্টা করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি এমন একটি এলাকায় এমন একটি বস্তু অনুসন্ধান করেন যেখানে এটি বিদ্যমান নেই, তবুও সিস্টেমটি সেই অঞ্চলে পাওয়া নিকটতম ভিজ্যুয়াল আনুমানিকতা ফেরত দিতে পারে।
- প্রত্যাহার এবং নির্ভুলতা: একটি পরীক্ষামূলক বৈশিষ্ট্য হিসেবে, চিত্র অনুসন্ধান ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে। সময়ের সাথে সাথে নির্ভুলতা এবং প্রত্যাহার উন্নত হবে বলে আশা করা যেতে পারে, তবে ফলাফলগুলি নির্ভরযোগ্য হওয়ার নিশ্চয়তা নেই। ব্যবহারকারীদের সমস্ত ফলাফল দৃশ্যত যাচাই করা উচিত।